Numpy第21练:读取文件中的坑,只有理解才能避免!
off999 2024-11-14 16:52 31 浏览 0 评论
在第 20 练中我们了解了如何用numpy读取文本文件及其常用方法的介绍,但其实 Numpy读取文本文件里的细微门道还是挺多的,稍有不注意可能读取的数据就不是自己想要的,我们先来看一个具体的例子:
此时问题就来了,为什么使用dtype为None时得出的ndarray对象是一维的,而将dtype指定为U16时得出的ndarray对象又是二维的呢?
genfromtxt的内部操作
上面的这个疑问其实涉及到了genfromtxt函数如何处理和解析数据,以及dtype参数是如何影响最终数组结构的。
首先,np.genfromtxt是一个用于从文本文件加载数据并按指定格式转换为数组的函数。参数dtype决定了数组中元素的数据类型。当dtype=None时,numpy会尝试为每列数据推断出最合适的数据类型。
当dtype=None时:
在这种情况下,numpy会检查CSV文件中每一列的数据,并尝试为每一列确定一个合适的数据类型。这意味着输出数组中的每一行将会是一个结构化数组的元素,每一列成为结构化元素中的一个字段。因此,虽然物理上存储为一维数组,但逻辑上每个元素实际上包含了多个子元素(对应于原始数据的各个列),从而形成了类似于二维数据的结构。但是,整体来看,这个数组实际上是一维的,每个数组元素是一个复合类型(类似于Python中的元组),包含了不同列的数据。
当指定了特定的dtype(如U16)时:
在这种情况下,你是在告诉numpy将所有的数据都强制转换为指定的数据类型(在这里是长度为16的Unicode字符串类型)。因此,不管原始数据的类型如何,所有的数据都会被读取并转换为字符串。在这种情况下,numpy没有理由将数据读取为结构化数组,因为你已经指定了一个具体的、统一的数据类型。因此,它会生成一个二维数组,其中每行对应文件中的一行,每列对应行中的一个元素。
所以,dtype=None让numpy决定最合适的数据类型,通常会导致生成一个一维结构化数组,每个元素包含了多个数据字段。而指定特定的dtype(如U16)会导致numpy将所有数据读取为这种类型,从而生成一个普通的二维数组。
读取数据
在使用Numpy操作数据时,只要事先明确数组的shape,才能确定相应的数据访问方法,接下来我们设定一道练习题,那就是针对上面的一维数组和二维数组,如何只取第 5 列也就是最后一列的数据?
从上图可知,如果我们只看前 5 行数据,发现一维数组与二维数组的数据长的几乎是一样的,但如果我们只看第一行的数据,差别一下子就会显现出来:
如上图所示,一维数组d_None的每一行其实是一个Python的元组,而二维数组d_Unicode的每一行其实还是Numpy数组:
正是因为这种差别,如果我们只想访问最后一列的数据,对一维数据而言,因为它没有列的概念,所以在每一行中只能通过遍历的方式获取最后一个,而针对二维数组想要读取最后一列,一个切片操作就能搞定:
小结
本次练习主要是强调了dtype对Numpy的重要性以及其内部的类型推理机制,另外同样复习了Python及Numpy数组的切片操作。还是那句话,如果你也想进军 AI,一定要从这些基础的技能开始疯狂练习!
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